连连看外挂制作–基于OpenCVVC++

前段时间老同学叫我做个连连看外挂，但是那时候要考试没时间做，就耽搁下来了，直到最近几天才又萌生了写连连看外挂的念头，刚好是周末，正好有时间来写这个外挂。

写外挂之前，先理顺写外挂的思路，第一步当然是先玩几盘连连看，熟悉一下游戏规则，这叫“实战出真知”“实践是检验真理的唯一标准”。几盘下来，眼睛都花了，愣是没赢过一盘，看来我不是玩连连看的料……虽然游戏没赢，但是我从游戏的过程中知道了游戏的规则，后来再看看游戏的规则介绍，和我理解的差不多：两个图案直接可以用线段链接，且线段数小于三。至此，游戏了解完毕。

接下来，在实现游戏算法前必须做的就是要把游戏区域编码，把复杂的图像信息转化为容易处理的矩阵，这样才可以和后面的算法进行对接。

先看看游戏图像和相应的编码矩阵：

(15)

(13)

要把游戏区域进行编码，那必须先把游戏区域定位，然后再定位游戏区域的各个图像的位置，接着再对各个图像进行标识，把相同的图像归类和统计。在这一部分，我用了上次做的“大家来找茬外挂”的基础，先截屏，确定好游戏区域，然后把游戏区域截取下来。这部分内容可以参照我上两篇找茬外挂的教程，这里就不赘述了。

在游戏区域图像获得后，就可以开始游戏图像的编码了，通过观察可以看出来每个图像块是以31*35的大小重复的，整个游戏区域共有19*11个图像块，于是先声明一个board[11][19]的二维数组进行存储各个图像的ID，至于图像的比较，我是用每个图像的15个像素进行比较的，如果rgb分别相同，这这两个图像必为同一图像。网上有童鞋说用5个像素甚至4个像素就可以确定两幅图像是否相同，但是我试过会有出现误判，所以我建议还是多取几个点好，反正这对于计算机来说真的不算什么，影响不了速度的，至少肉眼还看不出来。

从头开始比较各个图像块，把相同的图像只放一个进链表，并且写入改图像块的ID。当比较完毕，我们就可以得到30多个都不一样的图像块链表，这个链表就是这个游戏区域的所有图像块的索引。下面是我定义的这个索引图像块的结构体，大家制作的时候可以作为参考，其中我还增加了一项count来统计每个图像块的数量，后来才发现出来道具图像块是两个，其他的图像块都是4个，等等，我还发现了背景图像块也统计出来了，是80几个，当然不同的游戏场景的背景图像块的数量不一样，但是通过游戏可以知道，背景图像块必定是大于4个的，所以，我用图像块的数来来进行判断该图像是否是背景图像块。判断背景图像块有什么用？呵呵，这作用就大了，只有知道了图像块的ID，在后面的才好实现算法进行通路的检测(在前面的图像编码图片就可以看出来，背景图像块的ID为13)。

typedef struct{
IplImage* img;
int id;
int count;
}diffImg;

//Begin将所有不同的图案推入链表
for(int j=0;j<11;j++)
for(int i=0;i<19;i++){
rect.x=31*i;
rect.y=35*j;
rect.width=31;
rect.height=35;
cvSetImageROI( pImg,rect );
cvCopy(pImg,temp1);
bool haveSame=false;
std::list<diffImg>::iterator it = NULL;
if (listImg.empty())
{
  diffImg dif;
  dif.img=temp1;
  dif.id=id;
listImg.push_back(dif);
temp1 =cvCreateImage(cvSize(31, 35), pImg->depth,pImg->nChannels);
cvCopy(pImg,temp1);
}
for(it= listImg.begin(); it!=listImg.end(); ++it)
{
  IplImage *temp3=it->img;
  if(isSame(temp1,temp3))
  {
   haveSame=true;
   board[j][i]=it->id;
  }

}
if(!haveSame)
{
  temp2 =cvCreateImage(cvSize(31, 35), pImg->depth,pImg->nChannels);
   cvCopy(temp1,temp2);
   diffImg dif2;
   dif2.img=temp2;
   id+=1;
   dif2.id=id;
   board[j][i]=id;
   listImg.push_back(dif2);
}

}//End将所有不同的图案推入链表

以上面的方法得到背景图像块的ID后就可根据该ID把所以背景图像圈出来，下面看看效果图：
(11)

圈出相同ID的图像块：

(10)

编写核心算法，主要就是对两个图像块进行通路的判断。这部分算法可以上网找找参考资料，研究连连看算法的人还挺多的，这里我也就不赘述了。

把第一不获取到的图像编码和算法进行对接，然后再输出结果，最后把输出的结果转化会模拟鼠标点击，这个外挂就算是做好了。这部分内容在以前的外挂详细说明过。

到这里，外挂做好了，进入测试发现无敌了，玩了到今天已经7000多分了……

后来发给同学测试，同学测试后反馈说速度太快太假了，他建议加个功能可以调节点击快慢。这个建议不错，于是我加入一个编辑框，随时可以改变点击的间隔时间，哈哈，设置一个合理的间隔时间别人就不会怀疑我是用外挂了。

看看最终界面：

(11)

然后再看看设置间隔时间为10毫秒的测试效果（个人感觉挺壮观的）：

(11)

其他的两篇外挂文章：

http://blog.long1986.com/blog/20100311173/based-on-opencv-and-mfc-of-everyone-to-finding-fault-plug-in-upgrade.html (32)

http://blog.long1986.com/blog/20100311168/using-vc-opencv-to-write-everyone-to-finding-fault-plug-in.html (32)

题目为：用VC++, OpenCV写大家来找茬外挂

如无特殊说明，本站内容均为原创，转载请注明： 转载自longlongago (29)

本文链接地址: http://blog.long1986.com/blog/20100328206/lianliankan-plug-in-production-based-on-opencv-vc.html (21)

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